Футбол является динамичной игрой, неплохо подходящей для тренировки роботов, да и соревнования между машинами получаются зрелищными, так что они проводятся с 1990-х годов, как, например, RoboCup. В подобных состязаниях обычно участвуют двуногие роботы, однако в Массачусетском технологическом институте (MIT) создали робособаку DribbleBot и научили играть в футбол.
DribbleBot создан с прицелом на использование в разных средах — он способен перемещаться по разным ландшафтам, сохраняя устойчивость на снегу, песке, в грязи и на траве. Благодаря этому, система получает возможность обучаться футболу с дополнительным уровнем сложности.
По словам исследователей из MIT, ранее разработчики упрощали проблему, рассматривая ведение мяча на ровной твёрдой поверхности. Кроме того, речь шла только о поочерёдных беге и манипуляциях с мячом. Благодаря последним технологическим достижениям, команда Improbable Artificial Intelligence Lab, входящая в состав занимающейся ИИ лаборатории Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), создала более сложную систему, позволяющую одновременно бежать и управлять мячом.
Робот действительно способен работать в траве, в песке, на гравии, в грязи и снегу. Залогом успешного обучения является многократное повторение циклов — там, где реальный робот выполняет один проход, его цифровой двойник в то же время параллельно совершает 4 тыс. в виртуальном пространстве. В конечном счёте речь идёт не только и не столько о применении четвероногого робота для игры в футбол. Учёные хотят научить роботов ходить где угодно.
По словам одного из разработчиков, большинство современных роботов имеют колёса. Но, если представить сценарий какого-либо бедствия, такие роботы имеют очень ограниченную сферу применения. В случае подтопления или землетрясения они почти бесполезны, поэтому человечеству нужны машины, способные работать в различных условиях, преодолевая сложные ландшафты. Впрочем, DribbleBot имеет свои ограничения. Хотя, судя по видео, робособака вполне способна взбираться по лестницам, ведение мяча по склонам и ступеням для DribbleBot всё ещё представляет сложность.
При разработке не обошлось и без военных и других структур. Как сообщается на сайте MIT, исследование поддерживается проектом DARPA Machine Common Sense Program, лабораторией MIT-IBM Watson AI Lab, Национальным научным фондом Институт искусственного интеллекта и фундаментальных взаимодействий, а также лабораториями военно-воздушных сил США U.S. Air Force Research Laboratory и U.S. Air Force Artificial Intelligence Accelerator.
